基于神经网络的弹道修正弹落点预测方法

为了分析神经网络运用于弹道预测的可行性,构建了实用的弹道预测工具,建立了基于神经网络理论的弹道预测模型。利用二自由度质点弹道模型,选取BP网络和Elman网络进行神经网络弹道预测仿真。基于误差反向传播理论,比较了带动量项算法与自适应学习率算法这2种网络权值训练速度。对2种网络不同隐层节点数的学习误差和预测误差进行了对比分析。数值仿真计算结果表明,神经网络具有较高的预测精度,36.7 km射程仅有不足100m的射程误差,12.3 km射高仅有不足70 m的高度误差,预测结果满足要求,利用神经网络进行弹道预测是合理可行的。     

反导仿真弹道计算方法

在分析发射坐标系下来袭导弹的发动机推力、重力和空气动力的基础上,建立了反导仿真过程所需的相关参考坐标系下弹道导弹各飞行段(主动段、被动段和再入段)较为精确的弹道计算模型,研究了导弹来袭仿真、预警探测仿真和来袭导弹弹道预报等过程之间的信息流传递.该研究成果已应用于仿真试验并得到了试验验证,结果表明该方法对反导仿真系统的构建具有重要的指导意义.     

战术导弹的弹道仿真模型

以假想的战术导弹弹道仿真为背景,对弹道仿真过程中所需的地球模型与地球引力、大气模型与空气动力以及六自由度弹道计算方程进行研究.其弹道计算方程采用发射坐标系,首先通过三自由度弹道仿真验证制导规律,再利用该仿真结果进行控制系统设计,控制系统完成后再进行六自由度弹道仿真,以验证控制系统的正确性与适用性.结果表明,所建模型合理,符合该战术导弹弹道仿真的需要.     

弹道导弹射前误差源及其对落点偏差的影响分析

分析了采用捷联惯性制导的弹道导弹在发射前和主动段飞行过程中影响导弹落点精度的误差源;建立了标准发射惯性坐标系、实际发射惯性坐标系以及实际发射坐标系之间的转换关系.在此基础上,建立了模型计算导弹射前误差对导弹落点的影响.计算模型仅依赖于标准弹道,适于射前快速修正.     

末端修正迫弹激光探测器及目标方位模型

研究了末段修正迫弹激光探测器的工作原理，对激光探测器修正区域进行了分析，推导了地面坐标系与激光探测器坐标系的坐标变换公式，建立了激光探测器模型；研究了利用目标光斑位置求解目标方位角和跟踪误差角的方法，建立了目标方位模型。仿真计算表明：末段修正时必须选择合适的弹体转速，转速太低会造成对目标的漏扫；通过对末段弹道进行多次修正能够显著提高迫弹的落点精度。本文所建立的激光探测器模型和目标方位模型为末段修正迫弹的弹道模型建立和外弹道仿真计算打下了基础。     

基于无迹卡尔曼滤波算法的弹道落点预测方法

为解决靶场理论弹道和外测飞行目标实时信息预测落点预测时间长,不能清晰及时预测飞行轨迹等问题, 提出一种改进的弹道落点预测方法。从弹道模型出发建立基准模型坐标系,将外测设备参数配置于基准模型坐标系, 实时采集的外测设备数据采用无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filtering,UKF)算法滤波处理后获得融合轨迹,并 通过Runge-Kutta 算法进行外推计算以进行落点预报。经Matlab 仿真分析和实际效果验证,该方法的结果更加精确 且适用性更强。     

基于摄动理论的弹道修正榴弹落点偏差预测

榴弹二维弹道修正引信要求选用精度高、计算量小的落点预测算法,弹道积分外推和多项式拟合均不满足该要求。针对该问题,提出了基于摄动理论的落点偏差预测算法,通过射前装定基准弹道和偏导数实现榴弹落点偏差的准确预测。基于摄动落点偏差预测的数学原理,采用数值解法研究了计算步长、偏导数阶数、基准弹道和偏导数行数的选取原则,并用二阶渐消记忆滤波的方法减小了GPS测试误差对预测精度的影响,采用仿真的手段对预测精度和在弹道修正榴弹上使用的有效性进行了分析。仿真结果表明,摄动落点偏差预测在基准弹道的邻域内有较高的预测精度。     

测速数据模型误差对弹道参数的影响分析

针对高精度测速雷达系统跟踪测量数据所存在的模型误差问题,分析其距离和变化率测速测元数据的模型误差对航天器飞行弹道参数确定的影响情况,建立了相应模型误差引发弹道参数误差的计算分析模型.通过仿真计算及定量分析,得出模型误差引发的目标弹道参数确定的误差范围及趋势.此方法可为飞行目标的弹道参数确定提供有效的分析手段.     

动基座发射飞行器初始误差分离线性建模及仿真

利用初段获取的遥外测数据准确实现对各项初始误差的分离是动基座发射飞行器精度分析的重要环节。着重初始误差影响机理分析,推导遥外测视速度差的计算公式,详细分析平台惯性坐标系和发射坐标系的关系,建立视位置域下的初始误差分离线性模型。利用弹道仿真平台生成遥外测数据进行初始误差分离的仿真分析,验证模型和估计方法的正确性和可行性。     

基于渐消记忆滤波的弹道修正弹落点预测

针对滤波处理所需时间长、准确建立误差模型难的问题,提出了仅对弹道落点预测偏差进行滤波的方法,给出了弹道方程及落点预测方程.关于弹道修正弹飞行过程中弹道经常发生突变及弹载计算机运算能力有限的问题,提出了基于渐消记忆滤波的自适应滤波方法,采用半实物仿真试验和飞行试验对该滤波方法进行了试验验证,结果表明该方法能实现实时滤波,弹道突变时滤波后的预测偏差可保持相对平滑,没有引起发散现象,实用性很强.     

某种飞行器运动学轨迹建模与仿真

针对大型联合作战仿真系统需求,建立某种飞行器运动学仿真轨迹模型。讨论了射击诸元(射击方位角、俯仰程序角、初始装订参数等)的确定方法,建立了在射击平面上的飞行器主动段运动学方程组和末速修正飞行段的关机方程,推导出由平台误差分离系数到飞行器飞行主动段终点偏差的误差传递关系,然后利用椭圆轨迹理论将主动段终点偏差折算为落点偏差,并完成了轨迹数据由发射坐标系向地心大地直角坐标系的转换关系模型。仿真计算结果与飞行试验数据比对一致性好,证实了该方法的可行性。     

一种空间飞行轨迹的大地坐标计算方法

针对弹道飞行器空间飞行轨迹的大地坐标计算,从弹道计算的地心球坐标出发,给出一种利用空间几何关系的迭代法,避免了地心直角坐标的转换过程。通过与传统算法的对比分析,验证了该算法的有效性,并进一步明确了该算法的迭代初值,分析了该算法在弹道飞行器空间飞行轨迹大地坐标计算中的适用性。     

基于摄动原理的火箭弹落点实时预测

基于摄动原理,提出了以6自由度弹道方程解算的弹道为火箭弹基准弹道,求解参数扰动引起的落点偏差变化量的落点实时预测方法,并给出了详细解算步骤。将各种扰动系数的解算赋予地面火控计算机,降低了弹载计算机的解算复杂度和解算量。以122 mm火箭弹为例,选取一条基准弹道,分别对无扰动、仅存在初始扰动和全弹道存在随机扰动3种条件下的无控弹道进行了落点预测仿真实验和火箭弹落点预测飞行试验。研究结果表明：该方法在仿真实验和实际飞行试验中都具有较高的预测精度,横向偏差收敛速度较纵向偏差快,其波动幅度在全弹道上较纵向偏差小,而且纵向偏差预测在火箭弹降弧段才趋于收敛;采用该方法进行预测时每次解算时间为167 ns左 右,远小于弹载控制器2 ms的控制周期,实现了实时预测。     

弹道解算用数值天气预报风修正系数辨识

为了快速准确获取弹道解算用数值天气预报中风的预报误差,实现对弹道解算用数值天气预报中风预报误差的数值修正,提升火炮气象保障精度,以原始预报气象数据为基础气象条件,以质点弹道模型为系统模型,以风修正系数描述风的预报误差,基于无迹卡尔曼滤波算法,对实测弹道数据进行处理,提取风的预报误差。以一段实测弹道数据和WRF模式原始预报气象数据为例,对该方法的辨识效果进行检验。结果表明:与实测的风修正系数相比,辨识所得纵风修正系数和横风修正系数的相对误差分别为7.20%和3.97%; 原始预报气象数据中的纵风和横风经修正后,其误差分别减小85.19%和79.27%。     

基于涡轮发电机输出频率的迫弹外弹道辨识方法研究

将涡轮发电机作为速度传感器用于弹道辨识,旨在提供一种新的、工程上易行的弹道辨识方法。通过分析涡轮发电机输出频率特性和弹速变化规律,针对涡轮发电机全弹道不停转和停转两种情况,提出基于涡轮发电机输出频率的弹道辨识总体方案,阐述了弹道辨识的实现过程,并通过实例仿真,重点探讨了弹道辨识所需基础函数的确立过程。仿真研究结果表明,弹道辨识计算量小、误差可控,加之涡轮发电机在引信型号上已有成熟应用,基于涡轮发电机输出频率的弹道辨识方法可行。     

理论弹道检查中设备跟踪精度的统计计算方法

说明了理论弹道检查是导弹试验准备的关键环节,对保障导弹跟踪精度起到至关重要的作用.以导弹试验前联网准备为例,对理论弹道检查所涉及的坐标转换、统计计算和数据处理进行了分析,给出了完整的理论弹道检查方法.该方法可以对整个测控网络的目标跟踪系统误差进行标定,并用于中心计算机目标跟踪测量数据处理的补偿与修正.通过仿真和实例验证,该方法可以有效提高目标的跟踪精度.     

基于线性弹道模型的末段修正弹落点预测

针对末段修正弹在弹道末段快速预测落点的问题,提出一种将六自由度刚体外弹道模型线性化的方法,得到线性弹道方程组并求其解析解,结合剩余飞行弧长估算公式,推导出弹道落点快速预测解析公式。以六自由度弹道为基准,通过仿真分析了不同射角不同预测点下线性弹道模型预测法的预测精度和解算时间,结果表明该方法对偏流方向的落点预测误差小于8 m,解算速度相比三自由度数值积分落点预测法提高了一个数量级。该方法为弹载计算机进行实时快速弹道解算提供理论依据,对末段修正弹的工程应用具有参考价值。